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ML之SVM：SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略【图文】

夜子发布于 2021-06-15 20:46
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ML之SVM：SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略目录 SVM算法的简介 1、SVM模型分类—线性可分、线性、非线性 2、SVM的决策边界 3、SVM中的核函数 4、SVM算法推导 1.1、SVM转为对偶问题的求解—SMO算法思 5、SVM中“损失+惩罚”框架的灵..

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ML之SLR：简单线性回归；根据多组数据(x,y)模拟得到一次线性方程(斜率和截距)，然后输入新的x来智能预测y值【图文】

鸢北发布于 2021-06-15 20:46
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ML之SLR：简单线性回归；根据多组数据(x,y)模拟得到一次线性方程(斜率和截距)，然后输入新的x来智能预测y值目录输出结果代码设计输出结果代码设计 import numpy as npdef fitSLR(x,y):n=len(x)dinominator = 0numerato..

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ML之LoR：逻辑回归LoR算法的简介、应用、经典案例之详细攻略【图文】

烈酒烧喉发布于 2021-06-15 20:46
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ML之LoR：逻辑回归LoR算法的简介、应用、经典案例之详细攻略目录逻辑回归LoR算法的简介逻辑回归LoR算法的应用 1、逻辑回归可视化逻辑回归LoR算法的经典案例逻辑回归LoR算法的简介逻辑回归最适合二进制分类（y = 0..

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ML之DT(树模型)：DT(树模型算法)算法的简介、代码定义、案例应用之详细攻略

何必浪荡发布于 2021-06-15 20:46
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ML之DT(树模型)：DT(树模型算法)算法的简介、代码定义、案例应用之详细攻略目录树模型 1、A brief history of forests 2、树模型的复杂度 3、树模型的目标函数

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ML之UliR：利用非线性回归，梯度下降法(迭代十万次)求出学习参数θ，进而求得Cost函数最优值

哑剧真动发布于 2021-06-15 20:46
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ML之UliR：利用非线性回归，梯度下降法(迭代十万次)求出学习参数θ，进而求得Cost函数最优值目录输出结果代码设计输出结果更新…… 代码设计 import numpy as npimport random def genData(numPoints,bias,variance):x = np.ze..

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ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、经典案例之详细攻略

星光褪色发布于 2021-06-15 20:46
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ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、经典案例之详细攻略目录线性回归算法LiR的简介 1、LiR中的数学公式 2、LiR的两大实际应用

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ML之k-NN：k-NN实现对150朵共三种花的实例的萼片长度、宽，花瓣长、宽数据统计，根据一朵新花的四个特征来预测其种类【图文】

怎扰春意发布于 2021-06-15 20:46
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ML之k-NN：k-NN实现对150朵共三种花的实例的萼片长度、宽，花瓣长、宽数据统计，根据一朵新花的四个特征来预测其种类目录输出结果实现代码输出结果实现代码 from sklearn import neighborsfrom sklearn import datasetsknn =..

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ML之SVM：随机产生100个点，建立SVM模型，找出超平面方程【图文】

几分曾经发布于 2021-06-15 20:46
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ML之SVM：随机产生100个点，建立SVM模型，找出超平面方程目录实现结果代码实例实现结果代码实例 import numpy as npimport pylab as pl from sklearn import svmX = np.r_[np.random.randn(100, 2) - [2, 2], np.rando..

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ML之MLiR：输入两个向量，得出两个向量之间的相关度【图文】

泛黄的咖啡店发布于 2021-06-15 20:46
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ML之MLiR：输入两个向量，得出两个向量之间的相关度目录输出结果实现代码输出结果实现代码 import numpy as npfrom astropy.units import Ybarnimport mathfrom statsmodels.graphics.tukeyplot import resultsdef comput..

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